Лучшие нейронные сети для программистов: чтобы писать быстрый и совершенный код

Нейронные сети предоставляют программистам мощные инструменты для улучшения качества работы при написании кода, ускорения непосредственно процесса разработки и сокращения ошибок. В этой статье мы рассмотрим лучшие нейронные сети, которые могут помочь программистам.

Если вы хотите освоить программирование, советуем вам пройти онлайн курсы, самые востребованные направления сейчс:

• Python-разработка
• Java-разработка

Copilot

Это один из первых инструментов с возможностью написания кода. Эта нейронная сеть основана на модели OpenAI Codex. Разработчики загрузили около миллиарда строк кода для ее обучения, что позволяет инструменту создавать функции и даже полные алгоритмы с нуля. И все это делается исключительно в режиме реального времени. Плагин Copilot может быть установлен в популярные среды разработки, такие как Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и JetBrains IDE. Плагин можно загрузить с официальной страницы проекта.

Copilot может выполнять такие задачи, как завершение кода, генерация кода, рефакторинг кода, оптимизация кода и исправление ошибок. Нейронная сеть также может быть использована для изучения дополнительных языков программирования. Просто выберите нужный язык и попросите нейронную сеть сгенерировать пример кода. На основе этого примера вы можете написать свой собственный код; Copilot может генерировать довольно большие участки кода, просто аннотируя его. Однако, чтобы в полной мере использовать возможности искусственного интеллекта, необходимо платить 10 долларов США в месяц.

Tabnine

Этот инструмент несколько похож на ранее упомянутый Copilot. Его главной особенностью является способность добавлять произвольный код от имени разработчика на основе кода, ранее написанного программистом. Для этого нейронная сеть постоянно анализирует, как разработчик объявляет переменные, определяет методы и т.д. Она также может быстро переключаться между различными языками программирования (ИИ также может давать рекомендации для каждого выбранного языка).

Нейронная сеть может быть интегрирована в наиболее распространенные среды разработки. Список поддерживаемых IDE и редакторов кода приведен ниже:

Tabnine позволяет выполнять такие задачи, как завершение кода, генерация кода (создание частей или целых функций в соответствии с определением), исправление синтаксиса (сокращение времени на поиск ошибок), рефакторинг кода (повышение точности и структурированности проектов) и оптимизация кода с учетом стиля разработчика. Нейронная сеть также может быть полностью использована для обучения новым языкам и изучения новых фреймворков. Инструкции по установке AI в IDE доступны на официальном сайте проекта.

ChatGPT

Вероятно, одна из самых известных нейронных сетей. Она может делать практически все — от написания полноценных приложений с нуля до быстрого и точного поиска информации в Интернете и объяснения сложных вещей простым языком. ChatGPT также полезен для программистов, поскольку позволяет писать код, объяснять, как работают определенные части, находить ошибки в коде и создавать документацию. Также можно объяснить на русском языке, что нужно создать.

Еще одной важной особенностью является то, что ChatGPT запоминает все взаимодействия с конкретным пользователем, поэтому всегда может давать ответы в контексте предыдущих разговоров. В целом, ChatGPT может выполнять задачи, обычно решаемые программистами низкого уровня. Чтобы использовать нейронную сеть, необходимо зарегистрироваться на ресурсе под названием OpenAI для доступа к чатботу. Но учтите, что ChatGPT не работает в некоторых странах, например, в России и Беларуси (ограничение разработчиков). Тем не менее, есть возможность протестировать этот ИИ.

Fig

Это инструмент для создания команд терминала на основе текстового описания. Когда вы начинаете писать код, Fig анализирует уже написанный код и предлагает подходящие варианты переноса строк. Для обучения этого нейрона были использованы миллионы строк самого разного кода; Fig знает множество шаблонов, функций и методов, поэтому этот инструмент очень полезен для новичков, которые еще не все знают. Эта нейронная сеть может быть встроена в распространенные терминалы, такие как Bash, Zsh и Fish.

Fig может работать с распространенными языками программирования, такими как Python, JavaScript, TypeScript, PHP, Ruby. Fig уменьшает количество ошибок в коде, делая предложения на основе уже имеющегося у вас кода. Это особенно полезно, если вы работаете над большими проектами, где простые ошибки могут привести к серьезным проблемам. Но в основном эта нейронная сеть используется для автоматизации ввода команд — это ее основное предназначение. Бесплатную версию Fig можно скачать с официального сайта и интегрировать в терминал.

Documatic

Это специализированный инструмент, который может генерировать документацию практически для любого кода, используя текстовые запросы (и ничего больше) от пользователя. Эта нейронная сеть также может создавать зависимости и отвечать на вопросы о конкретном коде. Искусственный интеллект анализирует комментарии (в коде) и их структуру для генерации кода. Это гарантирует, что документация почти всегда будет максимально корректной. При необходимости нейронная сеть также может сама объяснить, как работает код.

Поскольку инструмент обучается на очень большой базе кода, он может при необходимости проверить существующую документацию на наличие ошибок. Искусственный интеллект также может быть потенциально полезен для других разработчиков, поскольку он может предоставить более точные и последовательные объяснения. Чтобы начать использовать эту нейронную сеть, необходимо зарегистрироваться на официальном сайте проекта и следовать его инструкциям. А в целом Documatic может вполне успешно использоваться новичками.

Mintlify

Еще одна нейронная сеть, которая занимается созданием документации для определенного кода. Инструмент поддерживает 12 языков программирования, включая такие широко используемые, как Python, JavaScript и PHP. Использовать Mintlify просто — достаточно выделить нужный участок кода, нажать кнопку Generate Document, и описание будет сгенерировано. Однако есть и некоторые ограничения. Самое главное — AI доступен только в таких IDE, как VS Code и IntelliJ IDEA. Для других систем он пока недоступен.

Mintlify экономит время разработчиков, генерируя документацию для любого фрагмента кода в кратчайшие сроки. Чтобы воспользоваться этим инструментом, сначала нужно посетить официальный сайт, выбрать нужную вам версию Mintlify, скачать соответствующий плагин и установить его на вашу IDE. Разработчики заявили, что планируют выпустить необходимые плагины для всех популярных IDE, но пока не могут назвать конкретную дату. Поэтому приходится пользоваться тем, что есть на данный момент.

Snyk Code

Нейронный движок, предназначенный для быстрого анализа кода и поиска в нем различных уязвимостей. Помимо проверки пользовательского кода, он также может находить уязвимости в сторонних фреймворках и библиотеках. Искусственный интеллект можно использовать для быстрого поиска уязвимостей и их устранения до того, как они попадут в производство, либо его можно интегрировать в процесс разработки и использовать в качестве постоянного инструмента тестирования.

Доступна и бесплатная версия Snyk Code, но в ней всего 200 проверок в месяц. Этого может быть недостаточно, если ваша рабочая нагрузка высока. Платная версия не имеет ограничений и может быть интегрирована с Jira. Вы также можете использовать этот инструмент для быстрой проверки работы коллег в вашей компании. Чтобы использовать Snyk Code, вам необходимо создать учетную запись на официальном сайте и интегрировать ее с учетной записью Git-Hub.

Выводы

Нейронные сети и искусственный интеллект уже вошли в повседневную жизнь обычных пользователей. Поэтому важно не бояться нейронных сетей, а максимально использовать их потенциал. Это касается и аспекта программирования.